미 4년제 대학 AI 학부 프로그램 361개…전공 요건은 학교별 차이

미국 4년제 대학의 학부 인공지능(AI) 관련 전공·부전공·집중과정·인증과정이 2026년 봄 기준 361개로 집계됐다. 5월 14일 arXiv에 공개된 ‘Mapping AI Programs in the U.S.’ 보고서는 569개 대학 웹사이트를 조사해 이 같은 결과를 제시했다.

보고서에 따르면 조사 대상 569개교는 2023년 미국 컴퓨터공학 졸업생의 86%를 포괄하는 표본이다. 이 가운데 249개교, 즉 44%가 하나 이상의 AI 관련 학부 프로그램을 운영하고 있었다.

프로그램 유형별로는 AI 학사 전공이 73개, AI 부전공이 89개로 집계됐다. 집중과정은 118개로 전체 361개 프로그램의 32.7%를 차지했다. 일부 대학은 별도 학사 전공을 신설하기보다 기존 컴퓨터공학, 데이터사이언스 또는 관련 학위 안에 AI 트랙을 두는 방식을 사용하고 있다.

전공 요건은 학교별 차이가 컸다. 연구진이 공개 요건을 확인할 수 있었던 66개 AI 학사 전공을 분석한 결과, 120학점 기준 전공 필수 학점은 36학점에서 106.7학점까지 분포했다. AI 관련 필수 학점은 3학점에서 42학점까지 차이가 났다.

과목 구성도 표준화돼 있지 않았다. 분석 대상 AI 전공의 92%는 일반 AI 과목을 요구했고, 77%는 머신러닝 과목을 필수로 포함했다. 딥러닝, 책임 있는 AI 또는 윤리 과목, 자연어처리 과목은 각각 전체 전공의 3분의 1을 조금 넘는 수준에서 필수 요건으로 확인됐다.

윤리·책임 있는 AI 과목의 포함 여부는 전공과 부전공에서 차이를 보였다. 보고서는 AI 학사 전공의 3분의 1 이상이 관련 과목을 요구한 반면, AI 부전공에서는 그 비율이 4분의 1 미만이었다고 밝혔다.

같은 ‘AI 전공’ 명칭을 쓰더라도 수학, 통계, 컴퓨터공학 기초, 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리, 캡스톤 또는 연구 과목의 비중은 대학별로 다를 수 있다. 대학 지원을 준비하는 학생과 학부모는 프로그램 명칭만으로 비교하기보다 학위 유형, 필수 과목, 신입생 직접 입학 여부, 내부 전과 가능 여부, 편입 학점 인정, 국제학생 지원 조건, 장학금 및 재정보조 적용 범위를 함께 확인해야 한다.

보고서가 소개한 CICMap은 주, 학교, 프로그램 유형별 검색 기능을 제공한다. 다만 각 대학의 최종 졸업 요건과 입학 조건은 공식 학사 카탈로그와 입학처 안내가 기준이 된다.

이번 자료는 공개 웹자료와 자동 수집 도구를 활용한 2026년 봄 기준 분석이다. 새 전공 신설과 커리큘럼 변경이 계속될 수 있어 2026-27 및 2027-28 지원 주기를 준비하는 학생은 지원 직전 각 대학의 최신 공식 안내를 다시 확인할 필요가 있다.